专访沃尔夫数学奖得主、“小波之母”英格丽·多贝西：全球数学家们确实感到不安，但相信AI不会让数学家退休

“我们期待能更有效率地与AI合作，我们绝不认为，数学家这个群体会集体‘退休’。”10月31日，在2026世界顶尖科学家论坛举行期间，美国杜克大学数学荣休杰出教授英格丽·多贝西在接受澎湃科技（www.thepaper.cn）专访时，就近期人工智能对数学研究带来的冲击表达了明确的观点。

2026世界顶尖科学家“智能科学或数学奖”获得者、2023年沃尔夫数学奖得主英格丽·多贝西。主办方提供多贝西是2026世界顶尖科学家“智能科学或数学奖”的获得者，表彰理由为她在应用调和分析、小波理论与图像压缩领域的杰出贡献，以及在国际数学界的领导作用。

1987年，多贝西构造了以她姓氏命名的“多贝西小波”理论直接推动了数字图像压缩技术的发展，被广泛应用于JPEG 2000等国际标准中；除研究贡献外，她还是2023年沃尔夫数学奖得主、国际数学联盟（IMU）历史上首位女性主席。

近期，以OpenAI为代表的科技公司接连发布AI推导数学定理、解答前沿数学论文的研究，引发舆论对“AI是不是要取代数学研究”的广泛讨论。身处风暴中心的顶尖数学家究竟如何看待这种冲击？

全球数学家们因AI集体不安多贝西在采访中谈到了当前全球数学家的真实心态，她说，眼下数学界确实有很强的不安情绪（enormous unease），大家对技术的发展引发的各类冲击还没有缓过来。

在她看来，数学界的集体不安，更多源于OpenAI等在内的商业公司们包装的某种宣传炒作（publicity stunt）。“这些商业机构真正的动机往往与数学研究本身无关。它们之所以把大量资源投向数学，是因为数学里有些问题界定得很清晰，规则也很明确，非常适合用来展示技术进展。

”多贝西直言，从纯粹的商业角度看，投入极其高昂的算力成本去攻克某些特定数学命题，很难带来直接的经济回报。“这更多是一种宣传策略，是为了吸引眼球、提升行业声望，也可能是为了在未来的公开募股（IPO）中获得更高的估值。

”多贝西表示，“我相信资深数学家可以结合人工智能工具，能做出比现在更好的研究成果。”她认为，这并不是一门天然的好生意，商业公司不会一直这样持续做下去。她指出AI公司在训练模型时，挖掘了大量互联网上并未公开的资料，比如学者之间私下往来的笔记，这反而给整个数学界带来了很大的麻烦。

“整个学界都在受这件事的影响，不过我相信我们会度过这个阶段。”多贝西说。AI可以帮助数学家阅读大量文献AI在数学研究中展现出的能力究竟是什么？多贝西在面对澎湃科技的专访时，回应十分务实。

她认为，AI目前表现出的强大实力，本质上是极高效率的文献检索与信息重组能力。“现代数学文献体量太过庞大，没有人能通读全部文献”，多贝西表示，“AI已经可以高效地完成文献检索工作，而且可以借助这项能力推导出过去尚且无法实现的结论，事实上，AI已经可以把已发表的文献成果相互结合。

”但多贝西强调，不能把“成果组合”等同于“原创性突破”。“在OpenAI等商业公司公开发布的数学论文中，我还没有被这些说服，相信这些论文里有真正新的、富有创造性的想法（new creative inputs）。

”多贝西表示，AI至今没有展现出自主构建全新数学概念的能力，它使用的依旧是人类数学家已经证明过的成果。“资深数学家未来应当把AI当成高效的工具来用，由它来处理繁重的文献梳理，从而让人类学者腾出更多精力投入到真正需要创造力、需要构建全新概念的研究步骤中。

”多贝西相信，如果数学家能够学会和AI工具协作，接下来数学研究的模式会变得不一样，研究效率也会更高，可以取得研究成果。在专访中，多贝西给出了一条AI暂时还无法逾越的红线。她认为，数学证明和推导过程是AI无可替代的。

“在数学中，我们必须能够读懂、理解论文中的整个推导逻辑。如果我们无法形成属于人类自己的理解（human understanding），只是被动接受AI输出的一串符号，这种证明在数学上是没有意义的。

”多贝西称。多贝西告诫年轻一代的数学研究者：可以使用AI提升工作效率，但不能全盘接受人工智能给出的证明结果。多贝西分享了她利用微分几何与扩散算子，协助生物学家对灵长类动物骨骼与牙齿化石进行形态学量化的工作。

“如果仅仅把三维点集直接交给AI，算法很难建立符合真实解剖学和生物演化逻辑的模型。只有数学家通过严谨的几何参数化框架完成概念验证（proof of concept），生物学家才能确认这种数字化方法确实能量化自然选择中的演化阻力。

”多贝西说。数学几乎无处不在多贝西早年学习物理，再转向应用数学，其间还跨界计算机视觉与古生物学。多贝西告诉澎湃科技，她在研究物理的时候，就一直对数学问题抱有浓厚兴趣。“我掌握了很多数学工具，并用它们解答物理领域的问题。

而这些工具同样可以高效应用于电气工程以及其他学科。”多贝西说。熟练掌握这套方法之后，她就开始关注其他领域的应用，之后就被视作应用数学家，而非纯粹的理论数学家，对此多贝西完全接受。她一直强调，数学不应该被死板地划分门类。

“数学几乎无处不在，数论可用于密码学，谐波分析支撑了数字通信，几何学启发了生物形态学。”多贝西在专访中表达了她对数学研究这项事业的喜爱之情，在她眼里，数学本身是一门非常有魅力的学科，兼具人文色彩。

她做数学研究，也乐于用数学去帮助其他不同领域的研究者。“我很看重合作，不管是跨学科合作，还是数学领域内部的合作。”谈到很多孩子对数学研究会有畏难情绪，怎么办？多贝西说：“如果本身不喜欢数学，那确实没必要立志成为数学家。

”但她认为，孩童自发的思考，本身就蕴含数学思维。“小孩钻研数学是一件十分自然的事，孩子们总想要搞懂事物背后的原理，这并不需要强行灌输，当然我们绝不应该打压孩子对数学的兴趣。”她也提到，中国一直都有非常优秀的年轻数学家，比如今年7月，获得了菲尔兹奖的数学家王虹。

多贝西认为，未来几年学术界会逐渐适应AI的存在，并在教学与研究中探索更科学的协作模式。“在未来的世界里，我们始终需要人类的判断（human judgment）。”多贝西表示，只要科学还在追问“事物背后的原理究竟是什么”，数学家就不会被算法取代。